目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，旨在识别图像中的物体并定位其位置。以下是其核心算法原理及关键技术：
1. 基础概念
目标检测通常包含两个关键步骤：
- 分类：判断物体类别（如人、车、猫）
- 定位：确定物体在图像中的位置（通过边界框坐标）
2. 主流算法框架
2.1 两阶段算法（如Faster R-CNN）
- 通过Region Proposal生成候选区域
- 使用RoI Pooling进行特征提取与分类
2.2 一阶段算法（如YOLO、SSD）
- 直接预测物体类别与位置
- 以速度著称，适合实时场景
3. 关键组件
- 锚框（Anchor Boxes）：预设不同比例的参考框用于预测
- 损失函数：结合分类损失与定位损失（如交叉熵 + 平滑L1）
- 非极大值抑制（NMS）：去除重叠度高的冗余预测框
4. 优化方向
- 多尺度检测：应对不同尺寸物体（如RetinaNet）
- 模型轻量化：如MobileNet SSD适配移动端
- 数据增强：提升模型泛化能力（旋转、裁剪等操作）
5. 实践扩展
欲深入了解具体实现，可参考：
目标检测实战教程
或探索最新模型：Transformer在目标检测中的应用
注：本文内容基于公开技术文档整理，图片资源来自云图床服务